本文關(guān)鍵詞：基于MIC架構(gòu)的遙感圖像增強(qiáng)類(lèi)算法并行化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像去噪屬于圖像增強(qiáng)的一個(gè)重要方面,是遙感圖像相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域中重要的預(yù)處理步驟。目前,已有眾多學(xué)者投入到對(duì)圖像去噪的研究當(dāng)中,并提出了很多去噪方法。但其中的大多數(shù)效果并不十分理想,去噪過(guò)程中很多圖像的紋理細(xì)節(jié)被丟失掉。NLM(Nonlocal Means)算法由Buades等人于2005年提出,該算法有效地克服了上述缺點(diǎn)。NLM算法基于圖像的自相似性原理,充分利用圖像中廣泛存在的大量冗余信息。在度量像素間相似性權(quán)重時(shí),以圖像片為基本計(jì)算單位,通過(guò)計(jì)算圖像片灰度值向量之間的差異,確定像素間的相似程度。NLM算法對(duì)圖像結(jié)構(gòu)紋理有較好的保留,是目前去噪效果最好的算法之一。但由于其搜索相似像素點(diǎn)時(shí)的非局部特性,使得算法時(shí)間復(fù)雜度較大。針對(duì)NLM算法耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題,本文基于英特爾集成眾核(Many Integrate Core,MIC)架構(gòu)在至強(qiáng)融核(Intel Xeon Phi)協(xié)處理器上進(jìn)行了NLM并行化研究。主要內(nèi)容分為以下幾個(gè)方面:(1)對(duì)非局部均值去噪算法的串行程序進(jìn)行分析,找到算法耗時(shí)的主要部分。結(jié)合MIC平臺(tái)的編程特點(diǎn),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于單個(gè)MIC卡的NLM并行算法;(2)在實(shí)現(xiàn)的基于單塊MIC卡的NLM并行算法基礎(chǔ)之上,針對(duì)測(cè)試結(jié)果中出現(xiàn)的加速比隨圖像尺寸不同而呈階梯狀分布的情況,從MIC預(yù)熱、線程負(fù)載均衡兩個(gè)方面對(duì)該并行算法進(jìn)行了優(yōu)化;(3)上述并行算法中,當(dāng)MIC卡進(jìn)行計(jì)算的時(shí)候,CPU處于空閑狀態(tài),為了將CPU的計(jì)算能力充分利用,本文設(shè)計(jì)了靜態(tài)的MIC/CPU協(xié)同并行算法;(4)在上述MIC/CPU協(xié)同并行算法的基礎(chǔ)上對(duì)計(jì)算過(guò)程中的任務(wù)分配進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)計(jì)了基于動(dòng)態(tài)任務(wù)分配的MIC/CPU協(xié)同并行算法,并且為了將高性能平臺(tái)的3塊MIC卡充分利用,在上述動(dòng)態(tài)任務(wù)分配框架的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了3MIC+CPU并行算法,使得加速效果得到進(jìn)一步提升。最后,對(duì)本文所實(shí)現(xiàn)的各并行算法進(jìn)行測(cè)試和分析。測(cè)試結(jié)果表明:所設(shè)計(jì)的單MIC并行算法有效提升了算法效率;在其基礎(chǔ)之上的優(yōu)化算法使得加速比進(jìn)一步提高,并消除了隨圖像尺寸不同加速比的階梯狀分布情況;其后的MIC/CPU協(xié)同并行算法、MIC/CPU動(dòng)態(tài)任務(wù)分配并行算法、3MIC+CPU并行算法均對(duì)算法加速比有大幅提升。本文的研究可對(duì)遙感圖像增強(qiáng)類(lèi)算法在MIC平臺(tái)上的并行實(shí)現(xiàn)提供借鑒。
【關(guān)鍵詞】：NLM MIC 并行計(jì)算 協(xié)同計(jì)算 動(dòng)態(tài)任務(wù)分配
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

【共引文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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  本文關(guān)鍵詞：基于MIC架構(gòu)的遙感圖像增強(qiáng)類(lèi)算法并行化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：487945